OpenAI a récemment dévoilé o3-mini, un nouveau modèle de raisonnement plus économique, désormais disponible sur ChatGPT et l’API OpenAI. Après une première présentation en décembre, o3-mini est lancé à un moment où OpenAI cherche à rester compétitif face à la montée en puissance de la société chinoise DeepSeek.

OpenAI lance o3-mini, un modèle léger pour rivaliser avec DeepSeek

Un modèle optimisé pour la performance et l’efficacité

Selon OpenAI, o3-mini « repousse les limites » des modèles plus petits et plus performants. Il est spécialement conçu pour les domaines scientifiques et techniques (STEM), avec des capacités avancées en sciences, mathématiques et programmation.

Accès à des sources actualisées : o3-mini peut effectuer des recherches en ligne et fournir des réponses avec des liens vers des sources fiables.
Prise en charge de nouvelles fonctionnalités : Il prend en charge l’appel de fonctions, les sorties structurées et les messages pour développeurs.
Trois niveaux de raisonnement : Faible, moyen et élevé, permettant d’adapter l’intensité du raisonnement selon les besoins en puissance de calcul ou en rapidité.

Un complément stratégique à l’offre OpenAI

OpenAI continue d’utiliser o1 comme modèle de raisonnement généraliste, mais o3-mini est désormais la référence pour les domaines techniques nécessitant plus de précision et de rapidité.

Sur ChatGPT, o3-mini est paramétré sur un raisonnement moyen, pour équilibrer rapidité et précision, mais il est possible de sélectionner la version « haute performance » dans les paramètres du modèle.

Disponibilité pour les utilisateurs

Les abonnés ChatGPT Plus, Team et Pro peuvent utiliser o3-mini dès aujourd’hui. Il remplace o1-mini dans les options de sélection du modèle.
Le quota de messages passe de 50 à 150 par jour pour les utilisateurs Plus et Team.
Pour la première fois, OpenAI propose un modèle de raisonnement aux utilisateurs gratuits. Ceux-ci peuvent tester o3-mini en sélectionnant l’option « Reason » dans la fenêtre de discussion.

Avec o3-mini, OpenAI cherche non seulement à optimiser l’efficacité de ses modèles, mais aussi à offrir une alternative compétitive aux solutions émergentes comme DeepSeek.